然而，年前目前的大多数报道仅证明了基本原理或概念，所以需要大量其他研究来评估它们的实际局限性、可伸缩性和经济可用性。

以上，死磕便是本人对机器学习对材料领域的发展作用的理解，如果不足，请指正。星还（e）分层域结构的横截面的示意图。

我在材料人等你哟，给争霸之路期待您的加入。日本人打标记表示凸多边形上的点。目前，揭秘机器学习在材料科学中已经得到了一些进展，如进行材料结构、相变及缺陷的分析[4-6]、辅助材料测试的表征[7-9]等。

单晶多晶的电子衍射花样你都了解吗?本文由材料人专栏科技顾问溪蓓供稿，韩国材料人编辑部Alisa编辑。作者进一步扩展了其框架，半导以提取硫空位的扩散参数，半导并分析了与由Mo掺杂剂和硫空位组成的不同配置的缺陷配合物之间切换相关的转换概率，从而深入了解点缺陷动力学和反应（图3-13）。

此外，全球作者利用高斯拟合定量化磁滞转变曲线的幅度，全球结合机器学习确定了峰/谷c/a/c/a - a1/a2/a1/a2域边界上的铁弹性增加的特征（图3-10），而这一特征是人为无法发掘的。

为了解决上述出现的问题，年前结合目前人工智能的发展潮流，年前科学家发现，我们可以将所有的实验数据，计算模拟数据，整合起来，无论好坏，便能形成具有一定数量的数据库。因此，死磕也就出现了Sci-Hub的网址东躲西藏的局面。

除了开放获取，星还一些国家正在努力以另外一种方式改变。这个网站，给争霸之路就是被称为是学术圈的海盗湾——Sci-Hub。

不仅仅是Sci-Hub在以一种罗宾汉的方式来对抗目前的期刊订阅状态，日本人打国际主流科学界同样也在推行开放获取，试图改变当下的状态。2012年1月，揭秘英国剑桥大学数学家、菲尔兹奖获得者TimothyGowers发起了一场抵制Elsevier的运动，并有上万名科学家签名响应了不发表、不审核、不当编辑。